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STM32库开发实战指南:基于STM32F103(第2版)
￥65.35
本书主要介绍STM32的库函数，以及如何使用库的方式行发，使初学者能够在此基础上迅速门，掌握STM32的发方法。本书基于ARM—CortexM3内核的STM32F103芯片，紧紧围绕“库”展，系统地讲述了STM32固件库的原理、使用方法。
Python数据整理
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为使数据有用且有意义，必须对其行整理和提炼。本书将向读者传输这些过程背后的所有核心思想，并让读者掌握该领域中*通俗的工具和技术的相关知识。 本书从Python基础知识始，主要聚焦于数据结构，着简要介绍数据整理的基本工具NumPy和pandas库，之后介绍如何使用相同的Python后端从各种不同的数据源（如internet、大型数据库或Excel财务表）中提取和转换数据，以及如何根据下游的分析工具需求，处理缺失或不正确的数据并重新格式化数据。读者将通过现实世界的示例和数据集学习这些相关概念。*后，通过本书附录中的活动练习，读者将有足够的信心来处理大量的数据源，有效地提取、清理、转换和格式化数据。
配电网线损分析
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配电网线损分析，旨在深分析线损的起因、性质及构成比例等因素，找出影响线损的主要因素，并有针对性地采取相应的降损措施，以较少的投取得较大的降损效果和经济效益。 本书系统地阐述了配电网线损计算、降损措施及台区线损分析方法。全书共6章，主要内容包括概述、电网各元件的特性和数学模型、线损理论计算、含有分布式电源配电网的线损计算、降低配电网线损的措施以及农村典型台区线损分析与计算，同时附有一些简单明了的应用例题或实例分析。 本书可供从事配电系统工程的技术人员学习参考，也可作为高等院校电气工程及其自动化、农业电气化专业的高年级本科生及研究生的专业参考书。
微信小游戏开发:后端篇
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“微信小游戏发”系列图书包含《微信小游戏发：前端篇》和本书，融合了腾讯云TVP李艺多年来的一线项目研发和教学经验。本书在前端篇的基础上，继续讲解微信小游戏发后端部分的内容，主要包括本地功能发、云发实践、后端程序编写等，终让读者掌握微信小游戏全栈发的知识体系与核心技能，并完成一个精心设计的实际项目。本书随附完整的项目源码，以方便读者学习和实践。 本书共7章，主要内容如下。 第1～3章 本地功能 学习微信小游戏发，少不了要学习平台组件和口。这3章主要介绍如何利用平台组件和口实现微信小游戏发中常用的本地功能，比如读写本地缓存和本地文件、显示用户的位置信息、添加背景图片、监听并记录错误、添加排行榜和广告等。通过这3章的实践，我们将使小游戏项目的本地功能更加完善，同时一步了解微信小游戏的平台能力，为以后自学平台组件和口下基础。 第4、5章 云发 云发可以显著降低运维成本和运维复杂度，对于独立发者来说尤为适合。云发技术一直在快速演，不断有新功能、新口出现。在这两章中，我们将行基础云发（云函数、云数据库、云存储）方面的实践，了解其运行机制，这样无论以后云发技术如何推陈出新，我们都能快速掌握并运用。 第6、7章 后端 编写后端程序是重中之重。在这两章中，我们在保证技能实践的全面性的前提下，尽量将内容简化。我们将使用两种常用的后端技术Node.js和Go编写同一套口，实现相同的后端程序功能。在编写后端口程序和Web后台管理程序时，书中提供了分别基于koa2（Node.js Web框架）和Iris（Go Web框架）的快速发项目模板，即使你是初学者，也能很快门。
电脑软硬件维修从入门到精通(第2版)
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本书通过对电脑软硬件故障诊断修复方法的总结和大量经典案例的分析，旨在使读者掌握电脑故障的维修方法。 本书内容包括：多核电脑维护与调试、系统和网络故障诊断维修、电脑硬件故障诊断与维修、电脑周边设备故障维修、电脑芯片级故障与修复、数据恢复与加密技术。
威胁建模:安全设计中的风险识别和规避
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本书将帮助你更好地理解如何将威胁建模应用到实践中，以保护你的系统免受网络攻威胁。本书的主要重是如何使用威胁建模来分析系统设计，以便你可以识别系统实施和部署中固有的风险，并规避这种风险。本书不提供用于安全设计或特定拓扑、系统、算法分析的方法，而是提供识别风险情况所需的工具、解决这些风险情况的具体方法选项，并为你提供更多信息来源，以帮助你扩展威胁建模技能。
Kamailio实战
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这是一本全面介绍Kamailio的专业技术书，也会是市面上本Kamailio的图书。 第1章介绍Kamailio的基本背景和架构，同时对SIP协议行了比较深的介绍。 第2~3章介绍了Kamailio运行环境的搭建和配置。 第4~5章对Kamailio的组件组件和KEMI行深解析。 第6章介绍如何使用Kamailio做SIP路由转发。 第7章介绍Kamailio如何与数据库对并行相关操作。 第8章介绍了20种路由方法。 第9章和第10章分别从高性能和安全两个维度介绍对Kamailio的使用。
数据库*优化:架构、规范与SQL技巧
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SQL是*重要的关系数据库操作语言。SQL语句的运行效率，对于数据库的整体性能至关重要。因此，SQL语句的优化就成为数据库专业人员必须掌握的一门技能。很多初学者经常有如何门、提高SQL语句优化能力的困惑。本书规避了市面上大多关于SQL优化的书籍内容过于深奥问题，以一线发工程师的言语和视角展，理论与实践并重，不仅适合初学者，也适合中端技术人员。 本书以大量案例为依托，系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要，尤为注重实践，在章节中引了大量的案例，便于学习者实践、测试，反复揣摩。 全书分为四篇： 引言篇，总结了实际工作中常见的问题，并通过真实案例让读者直观感受到SQL语句优化的重要。同时在每个案例后面，还针对案例出现的问题行了总结； 原理篇，主要讲解了和SQL语句优化相关的基础知识及必要的一些操作，包括优化器、成本、执行计划、统计信息、语句解析、游标、绑定变量、数据对象等诸多方面； 优化篇，这是本书的重，详细讲述了优化器对于SQL语句的多种处理方式，包括查询转换、数据对象访问方式、表关联、半/反连、子查询、排序、并行等等。读者了解了这些方式，可以更好地理解优化器的行为，也就使优化更加有的放矢。这部分实战性极强，读者可以作为案头参考资料，随时查阅，反复实践； 实践篇，从数据设计发规范、数据库画像、SQL优化方法论、AWR报告解读及数据库审核平台实践等几个角度全面讲解在实际工作中如何通过优化SQL，大幅度提高数据库的性能。
信息安全风险评估手册(第2版)
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本书首先介绍了信息安全风险评估的基础知识，然后介绍了信息安全风险评估的主要内容、实施流程、评估工具、评估案例、信息安全管理控制措施、手机客户端安全检测、云计算信息安全风险评估和智慧城市安全解决方案等内容。 本书主要面向国家和地方政府部门、大型企事业单位的信息安全管理人员，以及信息安全专业人员，可作为信息安全风险评估、风险管理、ISMS（ISO/IEC27001）认证的培训教材和自学参考书。
实战Drools规则引擎
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这是一部由浅深、从理论到实践、以实战方式讲解源规则引擎Drools的原理、模型、使用方式、适用场景和案例实现的著作，得到了国内外众多知名企业专家的一致好评。 本书的作者都就职于红帽软件，长期深耕源中间件技术，具有深厚的产品知识及项目经验，曾多次参与企业的IT系统建设和业务规则实现，为业务规则系统的建设者和使用者答疑解惑。本书正是对作者多年实战经验的总结，对国内外企业的规则系统建设具有很高的参考价值。 全书共14章，按照难易程度，可分为初级、中级和高级三个层次。 初级（第1~4章） 首先，总体介绍Drools的构成、多种使用方式、核心概念；其次，以Hello Drools为例让读者切身体验*简单规则的编写过程，通过对示例工程的解读，让读者理解Drools规则语言的基本语法与模式匹配；再次，对Drools规则语言的方方面面行详细讲解；*后，深讲解Drools规则引擎的核心概念。 中级（第5~11章） 通过详尽的步骤分别讲解Drools基于主机、容器和云模式的环境搭建，介绍如何基于已搭建的环境行规则的发、测试与发布，并通过实战让读者掌握多种规则编写方式：向导式规则、规则模板、领域专用语言、规则表、规则流。 高级（第12~14章） 有针对性地讲解Drools在流模式下的复杂事件处理原理、基于决策模型和表示法的规则编写及Drools对机器学习的支持和使用，以帮助读者拓宽思路，将Drools应用到更广阔的领域。
C语言编程魔法书:基于C11标准
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阅读建议：本书从基础到高级，全面而深，不同层次的读者可选择适合自己的章节阅读，参见前言“如何阅读本书”模块。 预备知识篇（第1～3章），为初级读者提供计算机理论知识和相关概念，如编程模式、主流源编译器，以及搭建C编程环境的方法。 基础语法篇（第4～11章），学习C语言的基石——基本语法与使用讲解，涵盖基本元素、基本数据类型、用户自定义类型、数组和指针（难）、控制流语句、函数。 高级语法篇（第12～16），讲述了C11编程的一些高级特性，阶之用。涵盖： 目前所支持的所有预处理器特性； 编译上下文作用域、名字空间、连属性； C11标准支持的类型限定符的标准用法与注意事项； 深刻解读C语言语法体系的核心——类型系统； C11标准中表达式及其计算优先级，以及“左值”； 主流编译器所采用的函数调用约定； 主流C语言编译工具构建静态库/动态库的方法与实践。 语法扩展篇（第17～19章）讲述了GCC与Clang编译器对C语言的扩展，以及C语言的设计理念、未来C语言新添与排除特性。需要对底层交互与发深了解的读者大有裨益。 项目实践篇（第20～21章），UTF-8与UTF-16编码程序编写，基于控制台的计算器程序。精巧而知识全面。
数码摄影构图·光影·色彩
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要创作出完美的摄影作品，摄影理念是重要的因素。从眼前的拍摄场景中提炼出构图、光影与色彩的要，并行综合抽象，终形成作品，是一名摄影师应具有的基本的素质，也是拍摄出完美照片重要的环节。 郑志强，骆军等编著的这本《数码摄影构图·光影·色彩》分为三篇。篇为构图，介绍构图基础、构图法则、具体的构图形式等知识；第二篇为光与影，介绍光的基本概念、测光与曝光、各时段的光线特性、光影的艺术、闪光灯的效果等知识；第三篇为色彩，介绍色彩基础、摄影配色、摄影中影响色彩的因素、色彩的综合运用等知识。 《数码摄影构图·光影·色彩》涉及的知识面广泛，从摄影基础知识到创作阶均有详细讲解，适合摄影爱好者、摄影新手、职业摄影师等各层面的读者阅读。
JavaScript编程精解(原书第3版)
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本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
微信小程序商城开发:界面设计实战
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本书系统化介绍微信小程序商城的发原理和实战案例，内容全面、案例丰富，可帮助读者快速掌握微信小程序商城的发。主要内容分两大部分：基础知识、实战案例。基础知识包括微信小程序起步、商城发知识分析、商城发的页面基础知识、商城发的页面基础知识、商城界面UI常用组件、商城界面UI常用组件，实战案例分析包括首页、分类和产品案例、微信小程序支付、物车和下单、会员界面、公用功能。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
电力电子技术在汽车中的应用(第2版)
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本书针对电力电子技术在汽车中的应用，较深和系统地介绍了汽车电子技术，尤其是电动汽车中涉及的电力电子技术基础、电力电子电路和电力电子装置。本书从介绍组成汽车电力电子装置的元器件特性始，全面系统地分析了常用驱动电路的原理和设计方法，重介绍了汽车中具体电力电子应用电路的设计。全书共分8章，分别为汽车电子技术概述、汽车电子技术基础、汽车中直流电动机的驱动控制、交流电动机的驱动控制、汽车动力转向系统、汽车电源系统、电动汽车充电系统及汽车总线系统。
IT基础架构:系统运维实践
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资深系统运维专家撰写，知名运维专家联袂推荐，注重方法和思路，将枯燥的操作上升到设计和建模高度。本书站在IT基础架构视角，分析数据中心选型与规划、管理流程设计与实施、基础服务构建、系统运维实务处理、职业发展探讨等，大致可划分为六部分，16章。 第1章，谈谈笔者心中的IT基础架构标准、写作初衷和本书特等。 数据中心篇（第2～5章），综合介绍数据中心、网络、系统等多个技术领域的主题。笔者曾亲手规划、建设多个同城数据中心，经验丰富，难有雷同之作。 管理流程篇（第6章），管理流程是基础架构中重要的核心组件，剖析CMDB、Workflow的设计原则与注意事项，简洁而不简单。 基础服务篇（第7～11章），基于多机房和海量节，分享如何去构建DNS、NTP、文件共享、配置管理等一整套服务的方法，事半功倍。 系统运维篇（第12～15章），与日常运维管理的工作相关，诸如硬件故障处理与维修、安全、性能较准、Shell程序等，临危不乱。 第16章，聊聊系统运维工程师应该具备的素养，如何提升自己。 本书穿插13个有趣的运维小故事，读累了在这里喘口气，里面蕴藏着很多收获呢。
数据库事务处理的艺术:事务管理与并发控制
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作者有近20年数据库内核研发经验，曾是Oracle公司MySQL全球发组核心成员，现在是腾讯的T4级专家。数据库领域的泰斗杜小勇老师亲自为是本书作序，数据库学术界的知名学者张孝博士（中国人民大学）、卢卫博士后（中国人民大学）、彭煜玮博士（武汉大学），以及数据库工业界的知名专家盖国强和姜承尧等也给予了极高的评价。 全书共12章，首先介绍数据库事务管理与并发控制的基础理论和工作机制，然后再从工程实践的角度对比和分析了4个主流数据库的事务管理与并发控制的实现原理，*后通过源代码分析了PostgreSQL和MySQL在事务管理与并发控制上的技术架构与设计思想。 *篇（1-2章） 事务管理与并发控制基础理论 对数据库事务管理和并发控制的基础理论、核心技术和工作原理行了讲解，包括数据库事务处理技术的范围、数据的异常现象及成因、事务模型、并发访问控制技术、以及隔离性等。 第二篇（3-6章） 事务管理与并发控制应用实例研究 以Informix、Oracle、PostgreSQL和MySQL/InnoDB等主流数据库系统为例，对他们的事务管理和并发控制的实现技术、工作原理以及原理背后的设计思想行了深度分析和对比。 第三篇（7-9章） PostgreSQL事务管理与并发控制源码分析 首先对PostgreSQL事务处理技术的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的事务模型、并发控制、一致性、隔离性以及其所使用的SS2PL、MVCC、SSI等技术做了深的讲解。 第四篇（10-12章） InnoDB事务管理与并发控制源码分析 首先对事MySQL/InnoDB的务处理技术的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深系统的分析，然后从功能角度对MySQL/InnoDB的事务模型、并发控制、一致性、隔离性以及其所使用的SS2PL、MVCC等技术做了深的讲解。
RT-Thread内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
￥65.35
本书基于野火STM32全系列发板介绍RT-Thread内核实现与应用发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把RT-Thread内核写出来，从底层的汇编始讲解线程如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现、如何支持多优先级、如何实现定时器以及时间片等RT-Thread的核心知识；第二部分则讲解RT-Thread内核组件的应用以及如何使用RT-Thread行多线程编程。 本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域科技工作者的参考书,也适合相关专业学生学习参考。
智能物联网的存储器设计与实现
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本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现，阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器，讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路；探讨了具有嵌式存储器的微控制器，用于多种互联网设备的智能控制；详述了用铁电RAM（FeRAM）、电阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技术制作神经形态存储器，用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容的存储器技术，包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
Apache Kylin权威指南(第2版)
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Apache Kylin 是由中国人主导的Apache项目，是Hadoop大数据平台上的一个源 OLAP 引擎，将大数据的查询速度和并发性能提升百倍以上，为超大规模数据集上的交互式大数据分析了大门。本书由 Apache Kylin 核心发团队编写，系统地介绍了 Apache Kylin 安装、门、调优、可视化、运维管理、流式计算、Spark 构建、扩展发、跟主流云平台的集成，以及经典案例等各个方面，是系统学习Apache Kylin的优秀材料。 第1章和第2章是基本概念和快速门，为初学者下坚实基础。第3章和第4章介绍基本的 Cube 优化手段和增量构建。第5章展示丰富的查询口和其上的可视化能力。第6章介绍了基于 Cube Planner 的自动优化的核心算法和原理。第7章是阶的流式准实时构建，以将构建的批次间隔缩短到分钟级。第8章介绍如何使用 Spark 行 Cube 构建，以及如何调优性能。第9章通过介绍若干 Kylin 的重案例，以帮助读者理解 Kylin 的使用场景和重要价值。第10章介绍可扩展架构和二次发口，适合高级发者。第11章则介绍企业级功能、用户的认证和授权相关知识。第12章着重于问题的排查诊断、日常的运维管理，以及如何通过社区获得帮助等内容。第13章分别以AWS，微软 Azure 和阿里云为例，介绍如何在主流云平台上部署和使用 Kylin。第14章说明如何参与和贡献到源项目。*后的第15章，介绍了 Apache Kylin 的未来发展方向。
